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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
09/07/2015 |
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Data da última atualização: |
11/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SAMUEL-ROSA, A.; HEUVELINK, G. B. M.; VASQUES, G. M.; ANJOS, L. H. C. |
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Afiliação: |
ALESSANDRO SAMUEL-ROSA, CAPES/UFRRJ/ISRIC; GERARD B. M. HEUVELINK, ISRIC; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS; LUCIA HELENA CUNHA DOS ANJOS, UFRRJ. |
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Título: |
Do more detailed environmental covariates deliver more accurate soil maps? |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Geoderma, v. 243/244, p. 214-227, Apr. 2015. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2014.12.017 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
In this study we evaluated whether investing in more spatially detailed environmental covariates improves the accuracy of digital soil maps. We used a case study from Southern Brazil to map clay content (CLAY), organic carbon content (SOC), and effective cation exchange capacity (ECEC) of the topsoil for a ~ 2000 ha area located on the edge of the plateau of the Paraná Sedimentary Basin. Five covariates, each with two levels of spatial detail were used: area-class soil maps, digital elevation models (DEM), geologic maps, land use maps, and satellite images. Thirty-two multiple linear regression models were calibrated for each soil property using all spatial detail combinations of the covariates. For each combination, stepwise regression was used to select predictor variables incorporated in the model. Model evaluation was done using the adjusted R-square of the regression. The baseline model, calibrated with the less detailed version of each covariate, and the best performing model were used to calibrate two linear mixed models for each soil property. Model parameters were estimated using restricted maximum likelihood. Spatial prediction was performed using the empirical best linear unbiased predictor. Validation of baseline and best performing linear multiple regression and linear mixed models was done using cross-validation. Results show that for CLAY the prediction accuracy did not considerably improve by using more detailed covariates. The amount of variance explained increased only ~ 2 percentage points (pp), less than that obtained by including the kriging step, which explained 4 pp. On the other hand, prediction of SOC and ECEC improved by ~ 13 pp when the baseline model was replaced by the best performing model. Overall, the increase in prediction performance was modest and may not outweigh the extra costs of using more detailed covariates. It may be more efficient to spend extra resources on collecting more soil observations, or increasing the detail of only those covariates that have the strongest improvement effect. In our case study, the latter would only work for SOC and ECEC, by investing in a more detailed land use map and possibly also a more detailed geologic map and DEM. MenosIn this study we evaluated whether investing in more spatially detailed environmental covariates improves the accuracy of digital soil maps. We used a case study from Southern Brazil to map clay content (CLAY), organic carbon content (SOC), and effective cation exchange capacity (ECEC) of the topsoil for a ~ 2000 ha area located on the edge of the plateau of the Paraná Sedimentary Basin. Five covariates, each with two levels of spatial detail were used: area-class soil maps, digital elevation models (DEM), geologic maps, land use maps, and satellite images. Thirty-two multiple linear regression models were calibrated for each soil property using all spatial detail combinations of the covariates. For each combination, stepwise regression was used to select predictor variables incorporated in the model. Model evaluation was done using the adjusted R-square of the regression. The baseline model, calibrated with the less detailed version of each covariate, and the best performing model were used to calibrate two linear mixed models for each soil property. Model parameters were estimated using restricted maximum likelihood. Spatial prediction was performed using the empirical best linear unbiased predictor. Validation of baseline and best performing linear multiple regression and linear mixed models was done using cross-validation. Results show that for CLAY the prediction accuracy did not considerably improve by using more detailed covariates. The amount of variance explained in... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Custo do mapeamento de solo; Informações auxiliares; Mapeamento digital do solo; Modelo de precisão; Modelo linear misto; Seleção de variáveis. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 03002naa a2200241 a 4500
001 2019572
005 2021-11-11
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520 $aIn this study we evaluated whether investing in more spatially detailed environmental covariates improves the accuracy of digital soil maps. We used a case study from Southern Brazil to map clay content (CLAY), organic carbon content (SOC), and effective cation exchange capacity (ECEC) of the topsoil for a ~ 2000 ha area located on the edge of the plateau of the Paraná Sedimentary Basin. Five covariates, each with two levels of spatial detail were used: area-class soil maps, digital elevation models (DEM), geologic maps, land use maps, and satellite images. Thirty-two multiple linear regression models were calibrated for each soil property using all spatial detail combinations of the covariates. For each combination, stepwise regression was used to select predictor variables incorporated in the model. Model evaluation was done using the adjusted R-square of the regression. The baseline model, calibrated with the less detailed version of each covariate, and the best performing model were used to calibrate two linear mixed models for each soil property. Model parameters were estimated using restricted maximum likelihood. Spatial prediction was performed using the empirical best linear unbiased predictor. Validation of baseline and best performing linear multiple regression and linear mixed models was done using cross-validation. Results show that for CLAY the prediction accuracy did not considerably improve by using more detailed covariates. The amount of variance explained increased only ~ 2 percentage points (pp), less than that obtained by including the kriging step, which explained 4 pp. On the other hand, prediction of SOC and ECEC improved by ~ 13 pp when the baseline model was replaced by the best performing model. Overall, the increase in prediction performance was modest and may not outweigh the extra costs of using more detailed covariates. It may be more efficient to spend extra resources on collecting more soil observations, or increasing the detail of only those covariates that have the strongest improvement effect. In our case study, the latter would only work for SOC and ECEC, by investing in a more detailed land use map and possibly also a more detailed geologic map and DEM.
653 $aCusto do mapeamento de solo
653 $aInformações auxiliares
653 $aMapeamento digital do solo
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653 $aModelo linear misto
653 $aSeleção de variáveis
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700 1 $aANJOS, L. H. C.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte; Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
05/08/2014 |
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Data da última atualização: |
02/12/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
ALMEIDA FILHO, J. E. de; TARDIN, F. D.; DAHER, R. F.; SILVA, K. J. da; JOÃO BATISTA XAVIER NETO; BASTOS, E. A.; LOPES, V. da S.; BARBE, T. da C.; MENEZES, C. B. de. |
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Afiliação: |
JANEO EUSTÁQUIO DE ALMEIDA FILHO, UENF, Campos dos Goytacazes RJ.; FLAVIO DESSAUNE TARDIN, CNPMS; ROGÉRIO FIGUEIREDO DAHER, UENF, Campos dos Goytacazes, RJ.; KARLA JORGE DA SILVA, UFSJ, Campos de Sete Lagoas, MG.; XAVIER NETO, J. B., UFU, Uberlândia, MG.; EDSON ALVES BASTOS, CPAMN; VINÍCIUS DA SILVA LOPES, UFU, Uberlândia, MG.; TATIANE DA COSTA BARBÉ, UENF, Campos dos Goytacazes, RJ.; CICERO BESERRA DE MENEZES, CNPMS. |
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Título: |
Avaliação agronômica de híbridos de sorgo granífero em diferentes regiões produtoras do Brasil. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Milho e Sorgo, Sete Lagoas, v. 13, n. 1, p. 82-95, 2014. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.18512/1980-6477/rbms.v13n1p82-95 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A cultura do sorgo granífero possui grande relevância no cenário agrícola brasileiro por ser mais uma alternativa de cultivo em condição de safrinha ou em regiões onde o déficit hídrico impossibilita o cultivo de outros cereais. Este trabalho avaliou 25 híbridos simples de sorgo granífero, sendo 22 híbridos pré-comerciais da Embrapa Milho e Sorgo e três cultivares comerciais. Esses híbridos foram analisados em nove locais de regiões produtoras dessa cultura, sob o delineamento de blocos ao acaso, e as características analisadas foram altura, florescimento e rendimento de grãos. Os contrastes de médias foram analisados pela DMS do teste de Tukey. A altura elevada observada para os híbridos 1G282 e 0307689 alertam para cautela de uso destes em ambientes passíveis de ventos fortes, pela possibilidade de acamamento e quebramento de plantas com consequentes perdas na colheita. A quantidade de dias para o florescimento não foi limitante para nenhum genótipo. Entretanto, vários híbridos pré-comerciais se mostraram mais precoces que os comerciais. Considerando a adaptabilidade e a estabilidade pelo método de Annicchiarico, os híbridos 1G282, BRS 308 e 0009061 foram os genótipos que mais se destacaram no rendimento de grãos. Os híbridos 0307131, 0307651 e 0307071 se destacaram agronomicamente em Teresina, PI. Os resultados sugerem novas avaliações para uma recomendação segura dos híbridos mais adaptados para cada região. |
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Palavras-Chave: |
Adaptabilidade; Desempenho agronômico; Estabilidade. |
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Thesagro: |
Sorghum Bicolor. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106228/1/Avaliacao-agronomica-3.pdf
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Marc: |
LEADER 02375naa a2200277 a 4500
001 1991841
005 2015-12-02
008 2014 bl uuuu u00u1 u #d
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100 1 $aALMEIDA FILHO, J. E. de
245 $aAvaliação agronômica de híbridos de sorgo granífero em diferentes regiões produtoras do Brasil.$h[electronic resource]
260 $c2014
520 $aA cultura do sorgo granífero possui grande relevância no cenário agrícola brasileiro por ser mais uma alternativa de cultivo em condição de safrinha ou em regiões onde o déficit hídrico impossibilita o cultivo de outros cereais. Este trabalho avaliou 25 híbridos simples de sorgo granífero, sendo 22 híbridos pré-comerciais da Embrapa Milho e Sorgo e três cultivares comerciais. Esses híbridos foram analisados em nove locais de regiões produtoras dessa cultura, sob o delineamento de blocos ao acaso, e as características analisadas foram altura, florescimento e rendimento de grãos. Os contrastes de médias foram analisados pela DMS do teste de Tukey. A altura elevada observada para os híbridos 1G282 e 0307689 alertam para cautela de uso destes em ambientes passíveis de ventos fortes, pela possibilidade de acamamento e quebramento de plantas com consequentes perdas na colheita. A quantidade de dias para o florescimento não foi limitante para nenhum genótipo. Entretanto, vários híbridos pré-comerciais se mostraram mais precoces que os comerciais. Considerando a adaptabilidade e a estabilidade pelo método de Annicchiarico, os híbridos 1G282, BRS 308 e 0009061 foram os genótipos que mais se destacaram no rendimento de grãos. Os híbridos 0307131, 0307651 e 0307071 se destacaram agronomicamente em Teresina, PI. Os resultados sugerem novas avaliações para uma recomendação segura dos híbridos mais adaptados para cada região.
650 $aSorghum Bicolor
653 $aAdaptabilidade
653 $aDesempenho agronômico
653 $aEstabilidade
700 1 $aTARDIN, F. D.
700 1 $aDAHER, R. F.
700 1 $aSILVA, K. J. da
700 1 $aJOÃO BATISTA XAVIER NETO
700 1 $aBASTOS, E. A.
700 1 $aLOPES, V. da S.
700 1 $aBARBE, T. da C.
700 1 $aMENEZES, C. B. de
773 $tRevista Brasileira de Milho e Sorgo, Sete Lagoas$gv. 13, n. 1, p. 82-95, 2014.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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